ГК Softline – о том, как ИИ помогает усилить защиту от кибератак
изображение: grok
Искусственный интеллект изменил вектор киберугроз, став инструментом масштабирования атак и обхода традиционных барьеров. Но одновременно ИИ предоставляет специалистам по информационной безопасности новые возможности для усиления защитных механизмов. Для этого бизнес должен адаптировать архитектуру безопасности с учетом актуальных вызовов.
В ГК Softline мы видим, что для ИБ-специалистов ИИ все чаще становится инструментом, который помогает снизить операционную нагрузку. Так, технологии эффективны в центрах управления безопасностью (SOC). ИИ берет на себя рутинные задачи, сокращая объем ложных срабатываний и автоматизируя обработку инцидентов. В результате система самостоятельно фильтрует информационный шум и блокирует очевидные атаки в реальном времени без участия людей.
ИИ-моделям можно также делегировать реагирование на типовые угрозы. Если система видит сканирование портов или брутфорс, она сама способна заблокировать IP-адрес или временно изолировать скомпрометированный хост в автономном режиме.
Кроме того, нейросети можно использовать для автоматической генерации отчетов и дашбордов. Специалисты тем временем высвобождают ресурсы для глубокого анализа сложных векторов атак и расследования инцидентов.
ИИ помогает защищать компании от кибератак и на другом уровне: искусственный интеллект сейчас внедряется в ИБ-продукты. Такая интеграция трансформирует конкретные классы решений, повышая их зрелость. Например, классические антивирусы уже не обеспечивают достаточный уровень защиты, поскольку злоумышленники используют методы обхода сигнатурного анализа. Тогда как в EDR- и XDR-решениях ИИ оценивает не сам файл, а его поведение в системе, и при выявлении подозрительной активности способен оперативно приостанавливать выполнение процесса.
В SIEM-системах применение ИИ позволяет автоматизировать обработку событий. Модель связывает разрозненные инциденты в единую цепочку атаки и выявляет аномалии, которые могут остаться незамеченными при ручном анализе. В DLP-системах ИИ на основе анализа корпоративных коммуникаций и передаваемых файлов обнаруживает сложные инциденты, которые не выявляются при помощи стандартных средств. Еще одним примером того, как ИБ-решения эволюционируют с ИИ, стал межсетевой экран. В этом случае ИИ анализирует запросы и находит в них конфиденциальные данные, к которым пользователь не должен иметь доступ. В результате чувствительная информация маскируется или доступ к запросу отменяется.
Реализуя ИБ-проекты для предприятий, в ГК Softline мы говорим заказчикам, что важно помнить: ИИ остается вспомогательным инструментом для человека. Необходимо четко определять зоны автономии алгоритмов. Автоматическая блокировка допустима только для типовых и очевидных угроз. Если речь идет о воздействии на критичные бизнес-процессы, то такие действия рекомендуется подтверждать при участии людей.
Руководителям отделов информационной безопасности следует помнить, что зрелость защиты определяется не степенью автоматизации, а качеством контроля над этими процессами. Управленческое решение заключается во внедрении строгих правил валидации действий ИИ, чтобы обеспечивать устойчивость компании.
